Pesquisa de Mercado - 7/10/2014

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Aula da disciplina Pesquisa de Mercado, do curso de Publicidade e Propaganda do Centro Universitário Senac, em 7 de outubro de 2014.

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Pesquisa de Mercado - 7/10/2014

  1. 1. Pesquisa de mercado 7 de outubro de 2014
  2. 2. Amostragem  Processo de seleção de uma parcela de indivíduos que preserva as mesmas características ou atributos relevantes para a pesquisa. Tais características são preservadas para que possam ser descritas e estudadas (estimadas) por meio da amostra. Fonte: PINHEIRO, Roberto M. et al. Comportamento do consumidor e pesquisa de mercado. Rio de Janeiro: Editora FGV, 2006. 2 Renato Cruz – Senac – 7/10/2014
  3. 3. Vantagens  Custo baixo – trabalhar com amostras gera um menor investimento do que realizar um censo com o universo de interesse (obter dados com toda a população);  Rapidez – as amostras permitem maior agilidade no trabalho de campo;  Viabilidade – para certos casos, a amostragem é o único método viável, por exemplo, em testes destrutivos, para aferir e controlar a qualidade dos produtos;  Qualidade – as amostras possibilitam coletas de dados mais precisos, o que não pode ser garantido plenamente num censo. Fonte: PINHEIRO, Roberto M. et al. Comportamento do consumidor e pesquisa de mercado. Rio de Janeiro: Editora FGV, 2006. 3 Renato Cruz – Senac – 7/10/2014
  4. 4. Tipos  Probabilística – processo de seleção no qual cada unidade amostral na população tem uma probabilidade conhecida e diferente de zero de pertencer à amostra. A amostra é estabelecida por meio de um sorteio aleatório dos elementos que pertencem ao universo, garantindo assim uma seleção não arbitrária e sem distorções.  Não probabilística – a probabilidade de seleção de cada amostra da população é desconhecida para algumas ou para todas as unidades da população. A amostragem não probabilística adota um procedimento não aleatório de seleção de amostras, ou seja, a escolha ocorre de forma arbitrária. Fonte: PINHEIRO, Roberto M. et al. Comportamento do consumidor e pesquisa de mercado. Rio de Janeiro: Editora FGV, 2006. 4 Renato Cruz – Senac – 7/10/2014
  5. 5. Probabilística (I)  Aleatória simples – conjunto de dados extraídos ao acaso de uma população finita, previamente definida, de modo que em cada extração todos os elementos tenham a mesma probabilidade de serem escolhidos;  Sistemática – os elementos da amostra serão selecionadas aleatoriamente e será estabelecido um intervalo entre esses elementos; Fonte: PINHEIRO, Roberto M. et al. Comportamento do consumidor e pesquisa de mercado. Rio de Janeiro: Editora FGV, 2006. 5 Renato Cruz – Senac – 7/10/2014
  6. 6. Probabilística (II)  Estratificada – a população é dividida em grupos com características semelhantes e as amostras simples são construídas com esses grupos. Apesar de mais eficiente, é usada em poucos casos;  Por conglomerados – em vez de elementos isolados, selecionam-se grupos denominados conglomerados, por exemplo, quarteirões, bairros e domicílios, sorteados para compor a amostra. Fonte: PINHEIRO, Roberto M. et al. Comportamento do consumidor e pesquisa de mercado. Rio de Janeiro: Editora FGV, 2006. 6 Renato Cruz – Senac – 7/10/2014
  7. 7. Não Probabilística (I)  Por conveniência – são selecionados os elementos de uma população dos quais é mais fácil obter informações. É o tipo mais frágil de amostragem, apesar de economizar tempo e dinheiro;  Por julgamento – há uma seleção dos integrantes da população que apresentam as melhores perspectivas de fornecer as informações procuradas, da maneira mais precisa possível. Como, por exemplo, em entrevistas com especialistas e formadores de opinião; Fonte: PINHEIRO, Roberto M. et al. Comportamento do consumidor e pesquisa de mercado. Rio de Janeiro: Editora FGV, 2006. 7 Renato Cruz – Senac – 7/10/2014
  8. 8. Não Probabilística (II)  Por cota – procura-se estabelecer uma amostra que se identifique em alguns aspectos com o universo pesquisado. Essa identificação pode estar ligada a características demográficas, psicográficas e comportamentais. A quantidade a ser entrevistada é subjetiva, de acordo com a necessidade da pesquisa. As cotas são atribuídas de modo que a proporção dos elementos da amostra seja a mesma que a proporção de elementos da população com essa característica. Fonte: PINHEIRO, Roberto M. et al. Comportamento do consumidor e pesquisa de mercado. Rio de Janeiro: Editora FGV, 2006. 8 Renato Cruz – Senac – 7/10/2014
  9. 9. Confiança Intervalos de confiança (%) Índice Z 68,0 1,00 95,0 1,96 95,5 2,00 99,0 2,57 99,7 3,00 Fonte: PINHEIRO, Roberto M. et al. Comportamento do consumidor e pesquisa de mercado. Rio de Janeiro: Editora FGV, 2006. 9 Renato Cruz – Senac – 7/10/2014
  10. 10. Cálculo da amostra (I) Para universos infinitos: n = (S2 * Z2) / e2 Onde: n = tamanho da mostra S2 = variância da mostra Z = desvio padrão relacionado ao índice de confiança e = valor de tolerância (erro amostral) Fonte: PINHEIRO, Roberto M. et al. Comportamento do consumidor e pesquisa de mercado. Rio de Janeiro: Editora FGV, 2006. 10 Renato Cruz – Senac – 7/10/2014
  11. 11. Cálculo da amostra (II) Para universos finitos: n = (S2 * Z2 * N) / (S2 * Z2 + e2 * (N - 1)) Onde: n = tamanho da mostra S2 = variância da mostra Z = desvio padrão relacionado ao índice de confiança e = valor de tolerância (erro amostral) N = tamanho do universo Fonte: PINHEIRO, Roberto M. et al. Comportamento do consumidor e pesquisa de mercado. Rio de Janeiro: Editora FGV, 2006. 11 Renato Cruz – Senac – 7/10/2014
  12. 12. Cálculo da variância (I) S2 é definido pelo pesquisador, por meio de mostra-piloto ou estimativa. Quando não se tem informação: S2 = ((L – l) / 6) 2 Onde: L = limite superior da estimativa da média l = limite inferior da estimativa da média 6 = 99,7% de confiança Fonte: PINHEIRO, Roberto M. et al. Comportamento do consumidor e pesquisa de mercado. Rio de Janeiro: Editora FGV, 2006. 12 Renato Cruz – Senac – 7/10/2014
  13. 13. Cálculo da variância (II) Para cálculos envolvendo proporções: S2 = 0,25 Pois: Se a maior variância possível for 50% favoráveis (½) e 50% desfavoráveis (½), então S2 = 0,5 * 0,5 = 0,25. Então, para universos infinitos: n = (0,25 * Z2) / e2 E para universos infinitos: n = (0,25 * Z2 * N) / (0,25 * Z2 + e2 * (N-1)) Fonte: PINHEIRO, Roberto M. et al. Comportamento do consumidor e pesquisa de mercado. Rio de Janeiro: Editora FGV, 2006. 13 Renato Cruz – Senac – 7/10/2014

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